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在氧化物半导体表面上形成一对电极。根据周围气氛的分压，氧化物半导体（如TiO2、Nb2O5、CeO2、CoO2、SnO2、ZnO等）自身进行氧化或还原反应，导致半导体的电阻发生变化。在温度固定时，半导体电阻的对数与氧分压的对数成正比。该型传感器需要加热器使得半导体达到工作温度，不需要参比气，按照结构分为烧结体型（片状）、薄膜型、厚膜型。
3场效应晶体管（FET）型或肖特基势垒二极管型
电极形成在FET的YSZ栅上或半导体表面的氧敏膜上。在气/铂/YSZ或气/铂/TiO2三相界面上，氧被催化为O2-，使得铂/YSZ或铂/TiO2界面的电位发生变化，进而使得FET阈值电压或二极管端电压发生变化，通过测量FET阈值电压或二极管端电压变化获得氧分压。该型传感器适用于室温到高温。
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2.1破撞攻击。在发包作用处于正常的节点中时，破坏方则会附带的将另一个数据包进行发送，使得破坏的数据由于出现数据的叠加无法有效的被分离开，从而严重的阻碍了正常情况下的网络通信，并且破坏了网络通信的安全性，即为碰撞攻击。建立监听系统则是最好的防卸方法，它是利用纠错系统来查找数据包的叠加状况，并及时的对其进行清除，从而确保数据安全的传输。
2.2拥塞攻击。拥塞攻击指就是破换方对网络通信的频率进行深入的了解之后，通过通信频率附近的区域的得知，来发射相应的无线电波，从而进行一步对干扰予以加大。对于这种状况，则需要采用科学合理的预防方式，来将网络节点装换成另一个频率，才能进行正常的通信。
3加强无线传感器网络安全技术的相关措施分析
3.1密钥管理技术。通常在密钥的管理中，密钥从生成到完毕的这一过程所存在的不同问题在整个加密系统中是极其薄弱的一个环节，信息的泄漏问题尤为频繁。目前我国对密钥管理技术上最根本的管理是对称密钥机制的管理，其中包括非预共享的密钥模式、预共享密钥模式、概率性分配模式以及确定性分配模式。确定性分配模式为一个共享的密码钥匙，处于两个需要进行交换的数据节点间，且为一种非常确定的方式。而概率性分配则是将密码钥匙的共享得以实现，则要根据能够进行计算的合理概率，从而使得分配模式予以提出。
3.2安全路由技术。路由技术的实施就是想节省无线传感器网络中的节点所拥有能量，并最大程度体现无线传感器网络系统。但由于传播的范围较大，因此在传输网络数据信息时常常不同程度的遭受攻击，例如DD路由中最根本的协议，一些恶意的消息通过泛洪攻击方式进行拦截及获取，并利用网络将类似虚拟IP地址、hello时间以及保持时间这样的HSRP信息的HSRP协议数据单元进行寄发的方式，来对正常情况下的传输实行阻碍，使得网络无法进行正常且顺利的通信流程。但通过HSRP协议和TESLA协议进行有效结合所形成的SPINS协议，则可以有效的缓解且减少信息泄露的情况的出现，同时进一步加强了对攻击进行预防的能力，从而保证无线传感器网络整体的系统具有安全性。
3.3安全数据相融合。无线传感器网络就是通过丰富且复杂的数据所形成的一种网络，其中的相关数据会利用融合以及剔除，来对数据信息进行传送，因此在此过程中，必须谨慎仔细的对数据融合的安全性问题予以重视。同时数据融合节点的过程中，必须将数据具体的融合通过安全节点进行开展，并且在融合之后，将一些有效的数据通过供基站予以传送，才能进一步对监测的评价进行开展，从而保证融合的结果具有真实性以及安全性。
3.4密码技术。针对无线传感器网络中的一些极其不安全的特性，可通过密码设置、科学化的密码技术，从而进一步保证网络通信能够安全的进行。同时通过加大密码中相关代码以及数据的长度，来大大降低信息泄露的情况，从而可以有效的保证通信数据的安全性。由于出现的密钥算法无法达到对称性，其中所具备的保护因素较大，并且拥有简单方便的密码设置，从而广泛、普遍的被人们运用到日常生活中。而在应用不同的通信设备时，则需要将相应的密码技术进行使用。
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2.1ZigBee协调器节点硬件设计ZigBee协调器节点主要由六大模块构成，分别为LED指示灯、电源模块、串口模块、晶振模块、射频天线以及无线收发器。LED指示灯主要用于显示系统网络连接状态。串口模块用于传输数据信息，并接收相关指令控制协调器运转。由于射频天线在输入和输出为高阻与差动，故适用(115+180)的差动负载。为了进一步优化ZingBee协调器节点性能，我们采用了不平衡变压器。无线收发器工作电压为3.3V，在运行过程中应采用电压转换模块将5V电压下降至3.3V无线收发器能够同时接收两种频率的晶振电路，以此满足监控系统的不同电路需求。
2.2传感器节点硬件设计传感器节点主要由电源模块、CC2430数据传输模块、数据采集模块以及外部数据存储等模块构成。电源模块使用两节5号干电池，CC2430数据传输模块负责数据的传输与采集，并通过与路由节点进行数据交换来控制命令。数据采集模块主要负责采集系统监控区域的湿度、温度、水浸以及光照强度等信息，并将其转化为数据进程存储。
2.3ZigBee协议栈ZigBee协议栈是分层的，每一层都需要向上一层进行数据的提供和管理功能，其主要包括网络层、应用层、媒体访问控制层以及物理层。其中应用层内又划分为ZDO、APS以及应用对象等。媒体访问控制层与物理层位于协议栈子层的最底，属于硬件系统，其他层则在这两者智商，不属于硬件系统。ZigBee协议栈的分层结构简洁明了，极大的方便了系统的设计和调控。
2.4无线传感网软件平台搭建搭建无线传感网软件平台需要一个良好的操作系统。操作系统能够对各项任务进行调度并使整个系统正常运转。不同；诶型设备的同一项处理可以视为同一任务，新建任务并添加至系统，操作系统即将新任务与ZigBee协议栈进行融合，使系统获得新功能并投入使用，从而搭建出完整的无线传感网软件平台。
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and Microsystems
2008, 563pp.
Hardcover
ISBN 9789812833587
G Di Francia等著
本书为第12届意大利传感器与微系统会议论文集。这次会议由意大利传感器与微系统协会于2007年2月12-14日在Napoli城镇举行。本书收录了本次会议上的近80篇论文,为传感器与微系统及其相关技术领域的发展提供了一个独特的视角。
传感器与微系统是一门多学科交叉的综合性学科,它涉及材料科学、化学、应用物理、电子工程、生物技术等许多领域。本书将收录的79篇论文依据其所属的不同领域共分为9个部分:1.生物传感器,包含用于血糖生物传感器的敏感元件的制备与特性等10篇文章;2.生理参数监测,包含了对一种用于糖尿病人呼吸标志物检测的氧化铟传感器的研究等4篇文章;3.气体传感器,包含用多孔硅推动硅技术的极限:一种CMOS气体敏感芯片、用基于碳纳米管的纳米复合层涂覆的薄膜体声波谐振器制成的蒸汽传感器、饮水机中水和酒精蒸发速率的检测等15篇文章;4.液相传感器,包括用于水和空气环境化学检测的基于二氧化锡颗粒层的光纤传感器等4篇文章;5.化学传感器阵列和网络,包含了一个用于易挥发性有机化合物分析的多通道的石英晶体微天平、一种用于酒质量分析的新型便携式微系统的发展等9篇文章;6.微制造与微系统,包括通过实验研究湿多孔硅的拉曼散射现象、多孔硅上高流速渗透膜在氢过滤装置中的应用等13篇文章;7.光学传感器与微系统,包括金属包层的漏波导化学和生化传感应用、结构光纤布拉格栅传感器:前景与挑战等14篇文章;8.物理传感器,包括通过多像素的光子计数快速闪烁读出等6篇文章;9.系统和电子接口,包括能够估计并联电容值的非校准的高动态范围电阻传感器前端等4篇文章。
本书介绍了传感器与微系统在意大利的发展状况与趋势,对于从事传感器与微系统方面的研究人员及工程师们,它是一本十分有价值的参考读物。
孙方敏,
博士生
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传感器可以类比于人的感知器官：通过不同的原理对自然界的光、热、声、磁等信号进行捕捉，由换能器将其转换成电信号，再数字化后经通讯系统传递给计算机进行处理。单传感器系统只能从单个度量维度获得片面的、局部的特征信息，信息量十分有限。同时单个传感器本身的累计误差对系统造成的影响也无法消除。[2]因此，想要获得对事物的一致性准确解释，单一传感器系统力有不足。
多传感器融合技术把多个不同种类的传感器集中于同一个感知系统中，将各个传感器来的数据进行数据融合，形成对[( dylw.NEt) 专业提供专业论文写作和发表教育论文的服务,欢迎光临]被测事物更准确认识。它出现在20世纪70年代初期，最早应用于军事领域，后于20世纪80年展起来。近年来随着计算技术、遥感技术、通讯技术以及微电子制造业的迅猛发展，多传感器信息融合技术成为了一个热门的研究方向，获得了更广泛的应用。例如，在人机交互领域，要实现人机交互所追求的最终目标“自然人机交互”，对于人、环境的解读尤为重要，[3]这正是多传感器融合技术的优势所在。
2 多传感器融合系统的基本组成及技术原理
多传感器融合技术，虽然没有一个严格的定义，但可以基本概括为： （1）充分利用多传感器数据资源（来自不同时/空范围）。 （2）在一定的规则下对多传感器所得检测数据进行综合分析。 （3）获得一致性解释并根据所设算法实现相应的决策或估计，实现整个系统获得比各单传感器更加充分的信息。[4]多传感器融合系统一般由如图1所示的三个部分组成：传感器部分（包括数据获取及预处理）、数据融合部分、结果输出部分。
多传感器融合系统就像一个为了实现“对被测对象的一致性解释或描述”而有机装配而成的整体，可类比于人的身、脑综合信息处理系统。其中多传感器系统是整个系统获取数据的硬件基础和手段，所得多源信息成为数据融合的对象；融合是指对数据的协调优化和综合处理，也是联系整个系统的核心。它无法用单一的技术来解决，而是多种跨学科技术、理论的综合。
多传感器融合系统同单传感器系统相比，其系统的复杂性大大增加的同时从自然界所获得的信息量也成倍增长。多个传感器的存在从时间和空间的角度都扩展了信息获取的覆盖范围，[5]而传感器之间的协同作业则提高了信息获取的概率，对于某个传感器不能顾及的检测对象，可由其他传感器完成工作。在某个传感器出现故障、受干扰或不可用的情况下，系统仍有其他传感器可以提供信息，不易受到破坏。
各传感器在信息融合系统中所得的数据、信息具有不同的特征，可以是实时/非实时，快变/缓变，模糊/确定，相互支持/互补，相互矛盾/竞争等等。在系统中，这些复杂的数据不是孤立而是融合的，所得最终信息并不是各传感器信息的简单加和，需要根据各传感器之间的逻辑关系依据智能算法进行联合、相关、组合推导出更多的信息。利用多个传感器协同作业的多传感器融合相比由它的各个传感器分别构成单独系统再加和而成的系统集更有优势。
3 多传感器融合技术在公共艺术设计中的应用
利用多传感器融合技术进行公共艺术设计，将前沿科技与传统艺术方式集成在一起，是一种全新的尝试。从字面意思的理解来看，公共艺术分为公共和艺术两个独立的定义，可以理解为：具有“公共性”含义的艺术形式。其界定的核心原则就是“公共性”。“公共”就意味着公共艺术作品必须是能与民众产生自由交流的一种艺术形式，要以公众自主、自由参与到公共艺术中为前提，任何缺少与民众之间自由评论和互动的艺术形式都不是公共艺术。[6]因此，公共艺术不能仅仅是“艺术家创作”的艺术，而是一种“公共互动”的艺术。如何让公众自主自由参与到艺术作品中，形成真正的“公共艺术”是艺术家们亟待解决的重要问题。完整的公共艺术作品必须是“表达”与“吸收”经互动过程的完整呈现。“吸收”的是来自公众的思想，由公众的行为进行表达，通过互动产生交流。因此，艺术家们需要考虑的一个重要问题是，如何由公众的行为导向公众思想的表达，形成有效的交互。在日本艺术家草间弥生（Yayoi Kusama）创造的作品The Obliteration Room中，草间弥生构建了一个纯白色的房间，每个参观者都将被发放一张彩色波点贴纸，参观者可以根据喜好将贴纸贴在房间中的任意位置。空间中的每一个彩色波点都是参观者对此次参观经历的一种表达。[7]
从参观者的行为、思想的角度进行考虑，人类对于思想的表达具有多样性，有显 式的主动动作、行为、语言等等，也有隐式的如表情、眼动、甚至气味及生化物质（如唾液、汗液、荷尔蒙等）的分泌。传统的艺术作品（如图2例）[( dylw.NEt) 专业提供专业论文写作和发表教育论文的服务,欢迎光临]主要是从公众显式的主动作为中获得表达形成交互，所受限制较大，参与门槛较高。将多传感器融合系统应用于公共艺术，首先拓宽了公众思想的行为来源，降低了公众参与的门槛。目前，在国内外已出现了一些基于单传感器的公共艺术作品，但单传感器的单一数据来源、不可靠、易受干扰、不稳定等技术局限性使其发展受到限制。随着先进传感技术的飞跃，除了人类的主要信息来源声音、光、力等自然信号之外，甚至在人传感器力所不及的范畴如红外、紫外等非可见光区域，次/超声波区域，非挥发性痕量生化物质等，我们也能够通过先进传感技术获得所需要的信息。通过多传感器融合技术所带来的巨大优势，科技比人类更懂得人类已经不再是梦想。将多传感器融合系统应用于公共艺术，降低了公众参与公共艺术的阈值。多传感器融合系统对于公众行为的捕捉不是被动的，而是主动地感知公众的行为，将公众“拉”入参与公共艺术的行为中，为公共艺术的设计提供了一种崭新的思路。
以城市中某广场为例，在人们进入广场时，形成参观经历。假设给每个人分发一张彩色波点纸，通过张贴彩色波点纸的显示行为进行表达，即形成类似草间弥生洁净之屋的效果。在没有彩色波点纸的情况下，人们对其参观经历产生隐式的表达。例如，不同的面部表情、走路的步长、速度、方向等等。公众的这些隐式表达可以使用多传感器融合系统进行捕捉。使用彩色数字投影代替彩色波点纸，每一种颜色对应多传感器融合系统所得到的一致性结论。例如，红色对应热情、绿色对应平静、不同程度的黑色对应一些负面情绪如沮丧等，形成交互。此例的多传感器融合系统中，使用摄像装置及压力感应装置对人群进行检测，即通过摄像装置对公众面部表情进行捕捉、压力传感器对公众步态进行捕捉。二类传感器所得数据需进行时间、空间二个层面的融合。时间融合主要是将单传感器的数据进行融合，是指对不同时间点的检测数据进行融合。空间融合适用于多传感器所得信息的一次融合处理，是指对不同位置、类型传感器在同一时刻的检测数据进行融合。在融合过程中，需要结合图像识别技术、步态分析对公众的面部表情、步态行为进行特征数据提取、分析，从而得出对该参与个体的一致性结论，并根据设计需求予以分类。此处可分为热情、平静、沮丧等类别，每一个类别对应于一种颜色，由数字投影进行表达。该“波点”设计的简单模型如图3所示。
随着多传感器融合系统中传感器数量、种类的不断增加，可根据归属将公共艺术装置中使用的传感器分为两类：第一类传感器从属于装置艺术本身，由艺术家根据艺术表达的需求进行设计安装。第二类传感器从属于公众，来自公众随身携带的电子设备，艺术装置提供数据接口，从中获取数据。二类传感器协同作业，通过融合中心进行数据融合，得到全方位多角度的“立体信息”。将多传感器融合系统应用于公共艺术装置，是实现公共艺术公共性的有力保障。
从设计目的的层面考虑，根据马斯洛的理论，将人的需求由低级层次到高级层次依次分为5个层次：生理、安全、社会、尊重以及自我实现。公共艺术的实质就是满足人的真正需求，而不是公共艺术装置的物质形态本身。多传感器融合系统对所得多元数据进行多种层次上的融合，实现对人脑综合信息处理的高级模仿，深刻挖掘公众[( dylw.NEt) 专业提供专业论文写作和发表教育论文的服务,欢迎光临]表面行为背后的含义，帮助艺术家们分析、理解、满足公众的真正需求。随着分布式计算、通讯、云计算、物联网等技术与多传感器数据融合技术的共进发展，多传感器数据融合技术所能实现的功能也越来越强大。可以预见，随着数字化进程的进一步深入，多传感器融合技术与公共艺术的结合必将带给我们更多的惊喜。
参考文献：
[1] 付志勇.设计的重构——论计算机对设计的变革[J].装饰，1995（04）：46-47.
[2] 杨万海.多传感器数据融合及其应用[M].西安电子科技大学出版社，2004.
[3] 王熙元.交互设计中的信息传达研究[J].包装工程，2010，31（12）：12-14.
[4] 刘同明，夏祖勋，解洪成.数据融合技术及其应用[M].国防工业出版社，2000.
[5] 王祁，聂伟.分布式多传感器数据融合[J].传感器技术，1997，16（5）：8-10.
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1、前言
地磁场的异常波动是发生地震的重要征兆，对地磁场异常的监测可以为地震预报研究提供重要的数据资料 [1]。
虚拟仪器技术是利用编程软件，按照测量原理,采用适当的信号分析与处理技术,编制具有测量功能的程序就可以构成相应的测试仪器[2],降低了仪器的开发和维护费用,缩短了技术更新周期，显著提高了仪器的柔性和性价比[3]。
2、硬件结构
分布式地磁场异常监测系统总体结构如图1所示。磁场传感器通过RS232串口将计算出的地磁场方位值前期数据发送给电脑1，电脑1上的虚拟仪器软件完成对信号的读取、计算、分析、显示、存储等并通过电子邮件将相关数据传送给远端的电脑2。
3、软件设计
3.1、软件的总体功能
如图2所示，监测系统主要有数据采集模块、显示模块、磁场异常报警模块、数据处理模块、数据保存模块、电子邮件发送模块等组成。
3.2、软件前面板
前面板如图3所示,主要分为3个模块:通信参数设置模块、监测结果显示及保存模块、异常报警模块等。论文参考，电子邮件。论文参考，电子邮件。设置的通信参数主要有与传感器通信时的波特率、数据位、数据文件保存的位置、软件异常及地磁异常时发送电邮的收发件人电子信箱地址等。论文参考，电子邮件。论文参考，电子邮件。
图2 软件总体功能框图
图3 软件前面板
3.3、地磁场方位值的计算
地磁场方位值计算模块如图4所示，将VISA读取控件缓冲区中的字符串数组读出，截取其中第9和第10个元素，进行数制、进制转换得到地磁场方位值，接到前面板进行显示。论文参考，电子邮件。论文参考，电子邮件。
图4 方位值计算模块
3.4异常报警
将当前时刻的方位值与正常方位值相比较，如果相差5度，即认为是地磁场的异常波动，报警指示灯亮，发出报警音，同时启动邮件发送模块。
3.5 数据保存模块
调用日期/时间字符串控件，读取windows日期时间，和地磁场方位值一起写入指定目录的txt文件中。当地磁场异常时，触发磁场异常逻辑为真，写入文件控件将从此时刻开始5秒内的时间值、地磁场方位值写入txt文件中。
图5 邮件发送第一帧
图6 邮件发送第二帧
3.6 邮件发送
4.实验
如图7所示，实验方法为:将传感器与电脑1串口相连，通过虚拟仪器软件监测地磁场的异常情况，当地磁发生异常或接收传感器数据异常时，电脑1上的监测软件报警，并把异常数据记录到数据文件中，同时通过电子邮件模块向指定信箱发送指定格式邮件，监测者在电脑2上查看相关异常邮件。做法是转动传感器使其与地磁场磁北指向夹角为200°，用一块磁铁沿着与传感器指向垂直的方向自远及近靠近后又自近及远离开传感器，记录下整个过程磁铁与传感器距离、地磁场方位值、异常情况及邮件接收情况。实验结果如表1所示。
反复实验表明，监测软件准确地记录下了磁铁靠近传感器的过程中该处磁场的变化情况，且当地磁异常时电脑2及时地接收到了相关异常数据邮件。
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CBM是随着状态监控和故障诊断技术的不断发展而逐步出现的，通过内置传感器或便携式外部检测设备进行测试，获取装备运行的特征量信息，借助各种智能推理算法（如物理模型、神经网络、数据融合、模糊逻辑、专家系统等）实时评估装备的技术状态，在装备故障发生前对其剩余寿命进行预测，并根据各种可利用的资源信息结合不同的决策目标实施决策的维修过程。
在CBM理论研究方面，主要是以状态监测和故障诊断为主，对维修决策研究不够。特别是对状态模型、维修决策模型的建立、求解以及应用都缺乏深入系统的研究。但仍然取得了一些成绩，如唐红芳对汽轮机转子和汽缸的二维模型进行了分析，建立了有限元模型，并采用C++语言编制了汽轮机以及缸体的温度场实时在线监测程序[1]；张秀斌、王广伟等应用比例风险模型（PHM）建立系统运行状态与故障率之间的关系，并给出了维修状态阈值[2]；袁志坚提出了一种电力变压器状态维修策略的模糊多属性群决策方法，并通过某一变压器状态维修方案的决策过程，采用折衷型群决策方法具体探讨了模糊多属性群决策方法在变压器状态维修决策中的应用[3]；董玉亮提出了多状态特征参数变权模糊综合状态评价方法，利用设备的监测诊断、维修历史数据等信息，使状态评价的结果更贴近设备的实际运行状态，并利用这些结果建立了维修任务决策及优化模型[4]；吕文元、杨远涛等利用滤波理论建立设备预测维修的优化模型[5]；北京航空航天大学曾声奎结合故障预测与健康管理（PHM）的技术发展过程，阐述了PHM的应用价值[6]；邱立鹏在其硕士论文中阐述了基于各种指标的预测分析技术，并使用C++开发了一套完整的基于Microsoft Window9x对设备剩余寿命进行分析和预测的软件[7]。
1先进传感器技术
精确、及时、高效的数据是应用CBM的基础，而传感器作为获取装备状态数据的一种有效工具，在CBM系统中具有重要的作用。传感器技术作为一门专项技术，是以传感器为核心，涉及测量技术、功能材料、微电子技术、精密与微细加工技术、信息处理技术和计算机技术等相互融合的技术密集型综合技术，其发展趋势主要体现在：发现新效应，开发新材料、新功能；向多功能集成化和微型化发展；传感器的数字化、智能化和网络化发展趋势日益明显。
目前有很多先进的传感器技术被应用于CBM系统中，如光纤传感器、压电传感器、碳纳米管、微电子机械系统等，这些新型的传感器具有精度高、使用范围广、工作温度范围大、智能化程度高等特点。在CBM系统中应用传感器主要涉及两个问题：
1.1传感器的选择
传感器的选择是获取装备状态数据的首要环节，这是因为传感器一旦确定，与之相匹配的数据处理、故障诊断及其相关仪器设备也就确定。因此测试结果的好坏，在很大程度上取决于传感器的选取是否恰当。传感器选择的一般步骤如图1所示。
1.2传感器的安装与使用
传感器作为一种精密器件，只有正确的安装与使用才能发挥其应有的工作性能，因而在其安装与使用过程中，除了要遵循精密器件一般安装使用规定外，还需要特别遵守如下注意事项：1）选择合适的测试点并正确安装传感器；2）为确保被测信号的有效、准确传输，传感器的电源电缆、数据传输线要符合规定，正确安装；3）传感器的定期标定与校准是保证数据采集系统正常功能的必要步骤。
2数据传输与预处理技术
2.1数据传输技术
目前主要有两种数据传输方式，即有线传输和无线传输。有线传输是较为成熟的一种传输方式，主要是通过各种有线数据总线和各种网络如Internet、Ethernet LAN（local area network）等进行数据的传输，并且大多都有各种通信标准、网络协议如TCP/IP、UDP/IP等可以遵循。其数据传输的一般过程是，首先通过各种线缆将传感器的数据采集并存储在部件级的监测系统中，然后通过特定的有线网络将部件级的监测数据传输到中央级存储和监测处理系统。图2为两种数据传输方式的简单系统构成。
2.2数据预处理技术
由于不同的状态监测、健康评估和故障预测方法要求不同的数据类型，需要对采集的原始数据信息进行各种预处理，以使数据格式满足后续处理的要求，同时也将便于传输和存储。预处理包括数据的模数转换、去噪声、高通滤波、压缩、信号自相关等。数据处理方式和技术要根据不同的目的进行选择，如特征提取技术是为了进行故障识别和故障隔离；数据简化是为了剔除不必要冗余的原始数据便于进一步处理；循环计数方法则是为了便于将连续的数据信息转化为离散的数据信息等。
3信息融合技术
传统的信息/数据融合是指多传感器的信息/数据在一定准则下加以自动分析、综合以完成所需的决策和评估而进行的信息处理过程。
信息融合系统的结构目前尚无形成统一的分类形式，从信息融合的功能角度，可将信息融合过程分为5层，即：检测级（判决）融合、状态级（跟踪）融合、属性级（目标识别）融合、态势评估和威胁估计，如图3所示，其中状态评估和威胁估计主要用于军事领域。
检测级融合的功能主要是判断目标的有无；状态级融合的功能是估计目标的状态（距离、运动速度等）；属性级融合的目的是确定目标的身份。这3个层次的融合各有特点。在具体的应用中应根据融合的目的和条件选用。
4结论
本文贯穿车辆CBM应用流程的整个环节，利用RCM分析方法确定CBM的实施对象，明确了CBM在车辆维修中的关键技术，分析了关键技术的具体内容，为车辆开展状态维修提供了技术支持。
参考文献：
[1] 唐红芳. 汽轮机寿命在线监测与管理技术研究[D]. 保定：华北电力大学（硕士论文），2004.
[2] 张秀斌，王广伟. 应用比例故障率模型进行基于状态的视情维修决策[J]. 电子产品可靠性与环境试验，2002(4):19-22.
[3] 袁志坚，孙才新，袁张渝,等. 变压器健康状态评估的灰色聚类决策方法[J]. 重庆大学学报，2005,28(3):22-25.
[4] 董玉亮. 发电设备运行与维修决策支持系统研究[D]. 北京：华北电力大学（博士论文），2005.
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一、引言
ADXL210E是美国模拟器件公司生产的含有用多晶硅表面微机械加工技术制作的传感器的两坐标轴加速度计单片集成电路。论文写作，ADXL210E。ADXL210E是一种低成本，低功耗，完整2轴加速度传感器，该电路可以测量诸如振动这样的动态加速度和重力之类的静态加速度，测量范围为±10g。ADXL210E的占空因数输出在没有A/D转换器或胶着逻辑（Gluelogic）的情况下，可通过微处理器直接测量。论文写作，ADXL210E。事实上，器件的占空因数（即脉冲宽度与周期之比值）正比于加速度。论文写作，ADXL210E。ADXL210E常用于两轴倾斜传感器、信息家电、报警和移动探测器及汽车安全等领域。
其性能特点如下：
（1）利用3V～5.25V的单电源工作，电源电流低于0.6mA；
（2）集成了两坐标轴采用多晶硅精细机械加工技术制作的传感器；
（3）经占空因数输出端可直接与低成本的微控制器接口；
（4）加速度计的带宽可由引脚XFILT和引脚YFILT上的电容器（CX、CY）设定；（5）满度测量范围为±10g，在60Hz下的分辨力是2mg；
（6）占空因数周期T2由引脚2上的电阻器RSET设定（T2=RXET（Ω）/125MΩ）。（7）有专门设计的数字输出，通过占空因数滤波或者利用引脚XFILT与引脚YFILT输出，也可提供模拟输出。
二、基本结构与原理
ADXL210E采用尺寸为5mm×5mm×2mm的8引脚LCC型封装，引脚排列如图1所示。各个引脚的功能见表1。
图1 ADXL210E引脚排列图
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AGV以轮式移动为特征，较之步行、爬行或其它非轮式的移动机器人具有行动快捷、工作效率高、结构简单、可控性强、安全性好等优势。AGV的活动区域无需铺设轨道、支座架等固定装置，不受场地、道路和空间的限制。在自动化物流系统中，最能充分地体现其自动性和柔性，实现高效、经济、灵活的无人化生产。
一、AGV导航系统的系统总体设计
本论文设计了磁带引导AGV，完成寻迹、蔽障、PWM调速、人工控制等功能，为大量生产工业型AGV提供较好的研究基础。系统模块设计如图1所示：
图1
本论文主要对AGV的硬件系统进行设计，重点研究磁引导AGV的磁寻迹感器模块软硬件模块、速度反馈模块的设计。
二、磁寻迹传感模块设计
磁寻迹传感器是AGV能否完成磁带寻迹功能的关键，为了检测到弱磁磁场的存在，要选用灵敏度更高的传感器。本设计采用磁阻传感器，可以测量到弱磁磁场的存在。由于磁阻传感器输出为模拟量输出，需要通过响应的A/D转换电路将信号输入单片机。模块设计如图2所示。
图2 磁寻迹传感器硬件实现电路
三、速度反馈模块设计
本论文AGV采用双轮差速驱动方式，当电机负载增加时，电机的运行速度下降，一般额定转速降落达3%～10%，为了使两电机同速，必须要有反馈换环节对电机的速度进行反馈。只有组成了闭环系统，AGV的运动与速度才可控。码盘接口硬件电路如图3所示。两编码器的A和B两相信号经过74LS14施密特整形，分别接到单片机的P2.3和P2.2 以及INT0和INT1上。单片机对INT1和INT0的中断次数计数来测量通道B的脉冲数，读取P1.2的电平状态来判断电机的转动方向。以上升沿触发为例，当B路信号的上升沿引起中断时，单片机判断P2.2或P2.3信号的电平高低。若其为低，则电机正传；为高，则电机反转。电机的速度即为一个采样周期中N值的变化量。电机的转速为，式中，C为标度变化系数，可根据转速的量纲来选择，N为一个采样周期中的计数值，它的符号反应电机的转动方向。硬件实现电路如图3所示。
图3 光电编码器实现电路图
四、总结
本系统采用PWM调速及双轮差速控制，使车辆依照车载传感器确定的位置信息，沿着规定的行驶路线和停靠位置，自动行驶，完成规定的操作。论文对关键模块的设计进行了详细设计，经验证该系统设计可靠合理，能实现系统设计的基本功能。
参考文献：
[1] 温钢云，黄道平. 计算机控制技术[M]. 华南理工大学出版社，2002.
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一、引言
现代传感器技术是在传统传感器技术的基础上发展而来，广泛结合了信息处理技术、通信技术及微电子技术等[1]，将传感器提升至 “系统”级别。
开设现代传感器技术课程，需要在具备经典传感器知识的基础之上，进一步掌握智能传感器的相关知识，了解集成电路工艺、统计学习理论和现代信号处理技术等[2]。该课程的内容涉及智能传感器系统的硬件构成，智能化功能的软件实现方法，以及多元回归分析法、神经网络技术和支持向量机技术等数据挖掘方法。学生可以通过自主设计型实验加深对智能传感器的理解。而智能传感器的软件实现和数据挖掘方法的仿真都具备充分的灵活性，学生可以结合PC机在课堂上和课后进行实验研究[3]。
二、自主设计实验
现代传感器技术的课程介绍了新型智能传感器的概念、构成方式及具有的功能，重点在于智能传感器的集成化和智能化实现方法。
智能传感器集成化的实现涉及微电子技术等相关内容，对于非微电子专业的学生来说很难具备此方面的扎实基础，不易开展自主设计型实验。并且此部分内容的相关实验对硬件要求较高，不利于在不同专业和高校的推广。
智能传感器智能化的实现方式多样，有硬件实现，也有软件实现。软件实现方法包括神经网络技术、支持向量机技术、粒子群算法和小波分析等数据挖掘方法中的智能算法。这些智能算法的仿真工具众多，算法设计灵活且多样，可以让学生在完成课程实验的同时，通过自主设计进一步发掘算法的优化方法，加深对知识的理解。
本论文将举例说明现代传感器技术课程在智能传感器智能化实现方面的自主设计实验的开设方法。
例如，开设题为“基于神经网络方法的传感器温度自补偿模块设计”实验。对于会受温度影响的传感器，要降低工作环境温度的影响，就需要设计自补偿模块，补偿的方法有多种，这里选用神经网络方法。首先，学生需要选定实验对象，即传感器，比如某款压阻式压力传感器，然后获取不同温度状态下传感器静态标定数据，根据标定数据制作样本，输入到神经网络。学生可以根据需要选择不同的神经网络，比如BP神经网络和RBF神经网络等[4]。实验编程时可于利用现有的工具箱进行辅助编程，也可以完全自行编程。
以上实验只考虑了温度这一个干扰量的影响。通常影响传感器的不止一个干扰量，还可能存在两个或多个干扰量的影响。神经网络方法可以用来降低两个或者是多个干扰量的影响。此外，学生还可以用支持向量机技术来设计智能化软件模块，用于降低多个干扰量的影响。例如，可开设题为“基于支持向量机方法的降低多个干扰量影响的传感器智能模块设计”。该实验的过程是先选定存在交叉敏感的传感器作为实验对象，进行多维标定实验获取样本数据，再利用支持向量机方法建立数据融合模型，从而消除或是降低多个干扰量的影响。支持向量机的功能包括分类和回归等，因此学生还可以结合其分类的功能设计其他传感器智能模块。
学生在进行智能算法的课程实验时，可以选择自带工具箱中丰富的仿真工具，也可以自行编程实现算法。本论文采用Matlab软件为仿真工具实现算法。
三、实验示例
（一）基于神经网络方法的传感器温度自补偿模块设计
本实验选定压阻式压力传感器作为实验对象，目标如下。
1.基于神经网络技术设计温度补偿模块，消除工作环境温度对传感器的影响。
2.实验过程需对多个样本进行实验，提高补偿模块的适应性，即在满足压力量程的情况下对不同的工作温度进行补偿。
3.温度补偿模块的设计可以使用多种神经网络方法，并进行对比，得到消除温度影响最好的方法。
实验步骤如下。
1.二维标定实验
用标定实验来获取原始实验数据。由于实验条件和实验时间的限制，有些学生无法进行此步骤。学生也可以通过教材或者相关论文来获取原始数据，但是必须在实验报告中注明数据的来源。
2.数据预处理与样本制作
用上一步中获取的原始数据来制作样本。通常先将原始数据进行归一化处理，用归一化之后的数据制作样本。神经网络的样本包括训练样本和测试样本。
3.训练神经网络
将训练样本输入到编好的神经网络算法，可以是BP神经网络和RBF神经网络等，得到训练后的模型。
4.测试神经网络
用测试样本检验训练好的神经网络模型。如果得到的效果不好，可以适当地调整神经网络的参数，改善补偿效果。
5.更换训练样本和测试样本后重复第三和第四个步骤
不同样本得到的结果往往差异较大，实验中需要更换训练样本和测试样本后进行多次重褪笛椋用以提高神经网络模型的适应性。
6.换一种神经网络方法重复第五个步骤
同一样本采用不同的神经网络方法可能得到不同的补偿结果，实验中可以尝试对比不同的神经网络方法，或者通过优化神经网络的方法改善补偿效果。
（二）基于支持向量机方法的降低多个干扰量影响的传感器智能模块设计
本实验的目标如下。
1.利用支持向量机的处理分类和回归问题的功能，对传感器交叉敏感的数据进行分析，用以抑制交叉敏感现象。
2.尝试修改支持向量机的程序，例如更换核函数或改变分类策略，得到不同的测试结果。
3.制备多组样本数据，对不同的样本数据进行测试，用以检验算法的适应性。
实验步骤如下。
1.样本数据制作
根据确定的实验对象，采集或制备样本数据。制作好的样本数据将分为训练样本和测试样本两部分。训练样本与测试样本的格式保持一致。
2.算法设计
利用支持向量回归（Support Vector Regression，SVR）或支持向量分类（Support Vector Classification，SVC）算法，处理样本数据。利用多种策略测试算法优劣。
例如在支持向量分类算法中，有两种处理多分类问题的策略， 一种是“一对一（one agaist one， 1A1）”， 另一种是“一对多（one agaist all， 1AA）”。实验中可测试不同策略的算法。支持向量机可选取多种核函数，包括线性核函数、多项式核函数和径向基（Radial Basis Function，RBF）核函数等。目前尚缺乏一种选取核函数的标准方法。实验中可以通过更换核函数来测试它们的不同效果，用以选取最优的方案。
可以采用不同的支持向量机工具箱，例如SVM and Kernel Methods Matlab Toolbox工具箱，或者自行编程。
在算法设计的过程中，通过对训练样本进行训练和对测试样本进行测试，得到每一次的结果。同一算法必须经过多个训练样本和测试样本的检验。更换算法策略后，再重复以上步骤。
3.效果评价
用抑制交叉敏感的结果对比最初的传感器数据，对算法效果进行综合评价。
（三）实验方案
结合以上实例，可以设计出自主实验的方案，具体如下：自行查阅资料进行神经网络分析法和支持向量机法的设计，两种算法选择其一即可。
实验步骤如下：（1）安装matlab软件；（2）熟悉matlab软件的使用方法；（3）查阅资料进行项目设计；（4）选取神经网络分析法和支持向量机法之一进行项目设计；（5）根据设计要求编写算法，并仿真；（6）对算法效果进行综合评价。
需要注意的是，利用神经网络分析法和支持向量机法在智能传感器系统的智能化功能实现方法上进行项目设计的时候，数据来源要有出处，应用范围要明确。
四、结论
现代传感器技术课程通过开设自主设计型实验可以提高学生的学习兴趣，加深学生对知识的理解。该课程涉及的神经网络技术、支持向量机技术、主成分分析和小波分析等方法可以较为灵活地开设自主设计实验，加强学生的动手能力。本论文以“基于神经网络方法的传感器温度自补偿模块设计”实验为例说明了自主设计实验的方案。实验采用Matlab软件设计，方案可行。
【参考文献】
[1] 张鹏，吴东艳，张凌志.项目教学法与传感器课程改革探索[J]. 中国电力教育，2014（05）：78-79.
篇11
本书为第11届意大利传感器与微系统会议的论文集，其中精选了具有代表性的会议论文。这次会议展示了在传感器与微系统领域的理论模拟与实际应用的最新成果。传感器与微系统是一个新兴的交叉学科，其涉及到物理、化学、材料科学以及生命科学等领域。
本书共分为六部分，第一部分为化学传感器，主要介绍了：可调谐二极管激光光谱仪原位测量平流层微量气体；四苯基卟啉在高有序热解石墨上的组装：前所未有的吸附压缩驱动的双层模式组装；一种室温下的基于铂／氧化铱复合物的氧气传感器；聚合物涂层的长周期光栅作为高灵敏度化学传感器；用于低温下检测氢气的光纤传感器；溶剂对复合薄膜形貌和传感特性的影响；纳米钛对气体的传感性质；基于二元金属的碳水化合物传感装置；一种快速检测牛奶中M1黄曲霉素的便携式荧光计；利用光学传感器检测橄榄油的质量；质量标准体系在计划、设计和实现厚膜气体检测器中的应用；基于单壁碳纳米管的光纤传感器；合成且表征用于二氧化氮检测的纳米材料；铂金元素作为覆盖层的P型一氧化钛薄膜用于对氢气的检测；包含银纳米簇的氟化聚亚酰胺纳米复合薄膜用于对有机气体的光学检测等等。第二部分为物理传感器，主要介绍了荒芜环境中的固体定位风速计；一种具有溅射内核的二维平面磁通量阀门；一种用于探测RF电场的光学探针；通过拉曼散射来测量多孔硅结构的应力；对热传感器的一种十分有效的计算机模拟模型；对硅化铬应力传感器的认识。第三部分为生物传感器，主要介绍了基于不定型硅基器件检测DNA分子；抑制酪氨酸酶的有机相酶传感器；用于人瘤病毒检测的DNA压电生物传感器；用于检测硬质小麦安全型的用户友好的电化学手持设备；采用SPR成像技术来研究DNA―DNA生物分子的相互作用。第四部分为微米纳米技术，主要介绍了实验室芯片技术对基因进行分析；利用硅基玻璃芯片对化学物质进行快速光学检测；采用不同导电纳米颗粒来控制复合材料聚合物的传感性质；采用电化学刻蚀硅片的方法制备嵌入式微通道；采用超声束沉积方式制备具有气体传感的金属氧化物／有机物杂化材料；聚焦离子束刻蚀用于气体传感技术；一种模拟IPMC传感器的软件工具；对印迹二氧化钛纳米粒子的合成与表征；机车安全与舒适度测量；悬臂梁的强制型阻尼振动。第五部分为传感器阵列和多重传感系统，主要介绍了整合型微重力化学物质检测装置；采用杂化电子鼻原位检测硫质喷气孔火山口喷发的火山气体；对主要公路旁的漂浮粒子和氧化氮化合物的检测；多传感器布局在敌对环境中的机器人。第六部分为传感器网络和对传感器的数据分析，主要介绍了对于无线传感器网络的概览：对ZGIGBEE网络架构一瞥；动态场景下尘埃传感器网络：在城市环境中普遍应用性能的研究；一种配置了IEEE 802.15.4的移动设备的便携式软件工具；一种神经光谱分类的光学传感器；对城市环境污染检测无线网络设备的设计；应用多传感器微型化系统对橄榄油进行评价。
本书几乎涵盖了传感器方面的所有方向，包括化学、物理、生物以及传感器构架等等。相信从事任何传感器研究方向的科研人员都会在本书中找到有参考价值的内容。
篇12
1 传感器置信度评估算法Ishida动态识别免疫网络是在N.K.Jerne系统级识别方法基础上提出的。N.K.Jerne认为在免疫网络理论中，免疫系统由识别集合组成，识别集合中的一些抗原可以被其他抗原激活，并产生抗体;而这些抗体又可以激活其他的抗原。通过这种方式，刺激可以从一个抗原传播到另外一个抗原，直至影响整个网络。对刺激信号的辨识不是一个抗原单独完成的，而是通过抗原相互连接的网络进行的[7，8]。Ishida动态识别免疫网络方法利用传感器之间的约束条件为每个传感器建立测试单元。在用动态识别免疫网络进行传感器置信度评估时，网络主体与传感器相对应，免疫细胞的浓度与传感器的可靠性相对应，网络平衡状态与传感器正常状态相对应，外部刺激信号和测试单元的测试结果相对应。因此，这个网络中的每一个传感器不仅测量工业过程的物理量，还要评估其他传感器的可靠性。在同一工业过程中，温度、压力、流量等传感器的测量值之间既互相独立又互相联系;只要利用简单的工业过程知识就能建立起这些传感器之间具有确定性的约束，所以这种方法实现起来较为简单。这种模型可用图1的结构表示。图1 动态人工免疫网络图中是一个包含n个节点的人工免疫网络Nais(p(i)ais)，i =1，…，n。其中p(i)ais是网络的第i个节点， p(i)ais= {Aais，I(1)ais，I(2)ais，…，I(m)ais}，Aais表示网络中的抗体，I(i)ais表示第i个抗体的独特位。在Ishida的方法中，p(i)ais与工业现场中的第i个传感器的逻辑位置相对应，抗体Aais与传感器实体相对应，抗体Aais的浓度与传感器的可信度对应，独特位I(1)ais，I(2)ais，…，I(m)ais对应m个测试单元。对Aais(Aais∈p(i)ais)的刺激由第i个传感器和其他传感器建立的测试单元对应的独特位I(1)ais，I(2)ais，…，I(m)ais产生。但是，测试单元存在如下缺点[3]:测试单元的结果只能用0，1，-1来表示，不能利用人工经验等一些非确定知识。针对这些缺点本文进行了改进，设计了新型的测试单元。针对Ishida测试单元存在的不足，本文设计了模糊测试单元，使其能够反应传感器数值间的非确定性关系。在动态识别免疫网络中，独特位Iais实际上就是传感器数值Sj和Sk的关系的体现，而这种关系用在模糊论域可分为5个等级:{Sj小于Sk，Sj小于等于Sk，Sj在Sk的附近变化，Sj大于等于Sk，Sj大于Sk}。Sj和Sk之间的模糊关系则代表了动态识别免疫网络中抗体之间刺激的强度。设在t时刻，抗体Aais对应的传感器j通过独特位I(jk)ais收到来自k传感器的刺激为I(jk)ais(t)，则其隶属度为I(jk)ais(t) =∪5l=112πσaisle-(sj-sk-μaisl)22σ2aisl(1)式中I(jk)ais(t)∈(0，1)，两个数列之间的关系是互易的，所以I(jk)ais(t)=I(kj)ais(t);ηaisl，σaisl(l=1，2，3，4，5)是不同等级的隶属度函数的中的常数，由Sj和Sk之间的统计关系决定。由外部刺激引起抗体浓度ri产生变化，可表示为dr(i)aisdt=∑nj=1R(i)aisI(ij)ais∑ni=1R(i)aisξais+r(i)ais(1-ξais) (2)R(i)ais=2arctan(qais·r(i)ais)π(1-Rd)+Rd(3)式中Rd∈(0，1)，经验值取0.001;R(i)ais表示节点p(i)ais对应的第i个传感器的可信度，R(i)ais越大，传感器的可信度越高，由于qais·rais>0，所以Rais∈(Rd，1);ξais为灵敏度系数;qais是网络平衡状态的调节系数，主要作用是传感器网络在正常时的可信度调节在一个合适的范围内。
转贴于 2 参数确定的方法在本算法中，需要确定的参数有两类:一类是式(1)影响对独特位刺激程度的参数μais和σais，另一类是影响网络平衡状态的参数ξais和qais。参数μais和σais主要表征了和独特位对应的测试单元中两个传感器之间的关系。这种关系通常是生产工艺所要求的(或者工业过程特性决定的)。要确定参数μais和σais，首先要获取这两个传感器大量的现场数据，然后以它们相同时刻测量值的差作为样本。μais是该样本的正态分布的均值，σais是该样本的正态分布的均方差。参数ξais和qais影响网络的平衡状态，如图2所示。从图中可以看出:ξais越大，网络对外界的反映就越灵敏，但容易产生误报。qais越大Rais正常状态下就越大;但是，qais过大会造成测量失效状态下的可信度变大，容易发生漏报。参数ξais和qais可以通过学习得到。在传感器正常工作状态下，qais可通过以下公式得到qais(t+1) = qais(t)+αais(Rais-R0) (4)式中αais为步长系数;R0为qais调节时传感器正常状态下置信度的平均值，一般可取0.7。在某个时刻，1732传 感 技 术 学 报2008年能比较试验。ANFIS结构如图4所示，酵罐三个温度传感器，两个作为输入，另外一个作为输出，对传感器输入值的隶属度划分为两个区间:正常和异常。经过训练以后和分别对应于两个输入传感器的“标准可信度”。图4 ANFIS的结构例如，当对于罐顶传感器的置信度评估时，建立2个ANFIS:ANFIS-1:输入为罐顶传感器和罐中部传感器，输出为罐底传感器，w(1)top表征罐顶传感器的置信度。ANFIS-2:输入为罐顶传感器和罐底传感器，输出为罐中部传感器，w(2)top表征罐顶传感器的置信度。那么，罐顶传感器的置信度为w(1)top和w(2)top的平均值。其余两个传感器的评估方法也同样。AN-FIS实验使用和人工免疫网络实验相同的数据，数据窗口大小为30 ks。由于两个实验中的置信度没有可比性，人工免疫网络算法中的置信度来源于人工经验，ANFIS的标准的可信度来源于归一化的权系数。因此，论文比较的是:传感器“故障”引起的其置信度变化率ηt，ηt=| Rm-Ra|Rm(6)式中:Rm表示正常状态下的置信度，Ra表示异常情况下的置信度。对比实验的结果如表2所示，从中可以看出，两种方法结果是一致的，而当偏差数据较大时，ANFIS方法ηt的较大，对故障数据比较敏感，在偏差较小时，人工免疫网络算法的ηt较大，对故障数据比较敏感。因此，人工免疫网络算法适用的数值范围更广一些。表2 对比实验的ηt结果传感器偏差数据/℃人工免疫网络方法ANFIS方法罐顶传感器-0.50 34.6% 57.7%罐中部传感器-0.30 18.1% 4.8%罐底传感器-0.15 6.4% 0.2%
3 结论论文研究了连续过程中传感器具有非确定关系情况下的传感器置信度评估。实验证明:①具有模糊测试单元的人工免疫网络能够使用人工经验对传感器的数据置信度进行评估;②具有模糊测试单元的参数物理意义明显、确定方法简单易行。但是，论文中的算法在某些情况下抗干扰能力较弱。例如，图3(c)所示情况应用单条件的阀值比较的方法输出的结果不稳定，论文将用复合的判决条件的方法在此深入研究。
参考文献
[1] 李雄杰，周东华，陈良光.一类非线性时滞过程的传感器主动容错控制[J].传感技术学报，2007，20(5):980-984.
[2] 房方，魏乐.传感器故障的神经网络信息融合诊断方法[J].传感技术学报，2000，13(4):272-276.
[3] 赵志刚，赵伟.基于动态不确定度理论的多传感器系统传感器失效检测方法[J].传感技术学报， 2006， 19(6): 2723-2736.
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[5] Costa Branco P J.Using Immunology Principles for Fault De-tection[J]，IEEE Transactions on Industrial Electronics， 2003，50(2):362-373.
篇13
1995年，罗细亮高考失利，面对高出分数线仅一分的高考成绩，他很是纠结。一心向往的上海交通大学肯定是无望了，摆在他面前的，只有两条路：要么复读，要么去青岛化工学院（现为青岛科技大学）应用化学系报到。思量再三，罗细亮选择了后者，进入算不上一级学府的青岛化工学院。这样的决定对于当时那些建议罗细亮复读的人来说也许不是最好的选择，但是对于如今的罗细亮来说却是他当年最正确的选择。
青岛化工学院是最早有硕士点的高校之一，可以继续深造。从大一报到之日起，罗细亮的目标就是深造，他要靠自己的力量改变人生轨迹。
学校并没有让罗细亮失望，他到校后发现，学校里的教授们教学水平很高，很重视学生的动手能力，实验课时十分充足。不仅如此，青岛化工学院的老师们对学生们一向要求严格，罗细亮还记得，当时他的毕业设计把实验做坏了，为此挨了老师的不少批评，直到他把实验做得完美，才过了老师的那一关。“正是因为我在学校时打下了扎实的基础，所以日后，当我在南京大学读博士及国外做博士后时，我的动手能力比其他名校来的学生甚至还要强。”罗细亮回忆道。
大学四年的学习生活很快就过去了，罗细亮不忘初衷，决定考研，这次没有犹豫，没有怀疑，他直接考取了本校研究生，跟随当时的校长、知名的学者焦奎教授，开始从事电分析化学的研究。2002年，硕士研究生学习结束后，他听取导师的建议考取了南京大学攻读博士，师从著名的分析化学家陈洪渊教授。从此，罗细亮牢牢的把握着自己的人生轨迹。
接下来的2005～2011年间，罗细亮先后在爱尔兰都柏林城市大学国家传感器研究中心、美国亚利桑那州立大学生物设计研究院及匹兹堡大学生物工程系从事博士后研究。2011年2月获欧盟玛丽居里学者，同年3月被美国匹兹堡大学聘为研究助理教授。
正当罗细亮在国外的发展顺风顺水的时候，他接到了母校青岛科技大学抛来的橄榄枝，希望他回母校工作，并申请山东省的泰山学者特聘教授。饮水思源，不可忘本，罗细亮当机立断，放弃了即将到手的绿卡，辞去了国外的工作，带着妻子和一双儿女，毅然回到了祖国，回到了青岛科技大学。
享受科研之趣
科研路上总是层峦叠嶂，没有尽头。作为科研人，如果没有点执著的劲头，就意味着终有一天你会在某一个山头前停滞不前。而对罗细亮来说，他热爱科研，享受科研的乐趣，在科研的路上，执著地翻过一坐又一坐高山。
在南京大学读博士期间，罗细亮在导师陈洪渊院士和徐静娟教授的指导下，开创了利用电沉积壳聚糖固定生物识别分子制备生物传感器的方法。
在制备生物传感器的过程中，最关键的步骤是生物识别分子的固定。实现生物识别分子简便、有效的固定，而又同时尽可能地保持其活性，一直是世界上众多科学家孜孜以求的目标。利用生物聚合物壳聚糖的电沉积特性和良好的生物相容性，罗细亮率先提出了通过电化学沉积壳聚糖，用于同时或依次固定纳米材料和生物识别分子制备生物传感器的方法。通过这种方法制备生物传感器，简单有效且条件温和，普遍能够得到理想的结果。该方法提出后在国际上广受关注，目前已经被中、美、日和欧洲等30多个国家和地区的科学家们所广泛借鉴和采用，成为了比较有代表性的生物分子固定化和生物传感器制备方法之一。基于这一研究成果发表的3篇主要研究论文至今已被他人引用超过500次。尤其值得指出的是，美国一流大学马里兰大学Gregory Payne教授领导的研究组，在他们发表的20余篇高水平论文里，高度评价了罗细亮的研究工作，明确表示罗细亮的研究工作是这方面最早的相关报道。2007年，罗细亮的博士学位论文在被相继评为南京大学优秀博士学位论文和江苏省优秀博士学位论文之后，又获得全国百篇优秀博士学位论文提名奖。
科研永不止步
罗细亮并没有就此止步，为了进一步提升自己的科研水平，2005年，罗细亮申请了国外的博士后，先后赴爱尔兰都柏林城市大学和美国亚利桑那州立大学，跟随爱尔兰皇家科学院院士Malcolm Smyth教授和世界著名分析化学家Joseph Wang教授，在分析化学领域深造。2008年，考虑到生物化学与分析化学的结合日益紧密，而自己又缺乏生物的研究背景，为了拓展自己的研究方向，罗细亮又申请去了美国匹兹堡大学生物工程系，使自己的研究从化学和材料拓展到生物领域，有利于实现不同学科的相互交叉。
博士后研究期间，罗细亮在化学、材料和生物这几个学科的交叉领域，开展了一系列研究，并取得了丰硕的研究成果。其中比较突出的贡献是，构建了新颖的药物释放体系，在国际上率先实现了利用碳纳米管内腔来储存和可控释放药物。
碳纳米管是目前国际上研究的热点，由于它特殊的物理化学性质，其在药物可控递送和释放方面的应用研究广受关注。理论上，碳纳米管的内腔是储存药物的理想纳米胶囊，但是如何实现药物在碳纳米管内的储存和释放，一直是个没有解决的难题。罗细亮的研究实现了利用碳纳米管的内管来装载药物。储存的药物，通过简便的电化学刺激就能够以可控的方式释放出来，而且进一步的细胞实验证实由此释放出来的药物仍然保持有药物活性。这是首次报道利用碳纳米管的内管来装载并可控释放保持有活性的药物，研究结果发表在本领域顶尖期刊生物材料上，并被美国能源部的能源技术国家实验室作为新闻报道，认为这项技术将有效促进神经控制可植入装置的发展。
罗细亮还发展了新颖的可控合成单根导电聚合物纳米线的方法，并研制了超灵敏的单根纳米线生物传感器。
利用单根纳米线来构建具有优异性能的纳米装置或器件，是目前世界上众多科学家所努力的前沿方向，但是单根纳米线在可控合成尤其是操控上的困难极大阻碍了这方面研究的进展。罗细亮制备了具有高度选择性和灵敏度的纳米生物传感器，其检测限低于1皮克每毫升，远远优越于其他类似的生物传感器。由于该传感器从合成到检测都采用可控的电化学技术，非常适合进一步研制超灵敏、集成化的纳米传感系统。
2011年，对于35岁的罗细亮来说，是非常特别的一年。当年2月，罗细亮获得欧盟第七框架计划国际合作项目的资助，成为英国牛津大学化学系的高级玛丽居里学者；3月，罗细亮被美国匹兹堡大学聘为研究助理教授，进入大学的教员系列；8月，罗细亮被山东省人民政府选聘为泰山学者特聘教授。不同的机遇，在短时间内集中出现，通常会让人难以取舍。然而罗细亮没有过多的犹豫，他选择了回国发展。要为祖国贡献自己的微薄力量，是他很早就形成了的一个朴素的观念。
2011年9月，罗细亮离开美国匹兹堡大学，回到了母校青岛科技大学。环境和条件的改变，不可避免会影响到自己的科研，为了把不利影响降到最小，罗细亮付出了几倍于别人的辛劳。他克服种种困难，从零开始组建自己的科研团队，建设自己的实验室，培养自己的研究生。同时，利用与国外的联系，罗细亮积极开展对外的合作交流，及时掌握国内外的研究动态。回国后的3年时间里，罗细亮基本上没有完整的节假日。3年过去，罗细亮自己的实验室和研究团队已经初具规模，逐步地发展壮大，并在生化分析领域开展了比较有影响的研究工作。尤其重要的是，罗细亮首次构建了基于电化学阻抗技术的抗污染生物传感器，推进了可在复杂生物体系中直接测定的实用型传感器件的发展。
